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Experimental Statistical and Explainable Machine Learning Prediction of Surface Roughness in Cryogenically Pre-Cooled Machining of Inconel 718

Este estudo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina experimental-estatística-explicável que utiliza o pré-resfriamento criogênico para prever a rugosidade superficial do Inconel 718, demonstrando que um modelo XGBoost supera a tradicional Metodologia de Superfície de Resposta ao alcançar maior precisão (R² = 0,9922) e fornecer insights interpretáveis sobre a influência dominante da velocidade do spindle e da taxa de avanço.

C S Sumesh2026-10-15
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Making the most from abrupt and sparse data: Data-driven interpolation from sporadic sensors of contaminant concentration with extreme spatial gradients in saturated porous media

Este estudo introduz um framework encoder-decoder baseado em dados que reconstrói com sucesso campos de concentração de contaminantes completos e de alto gradiente em meios porosos saturados a partir de dados esparsos de sensores, ao aprender dependências estatísticas de transporte simulado, superando significativamente métodos clássicos de interpolação como o Krigagem na captura de padrões de migração subsuperficial abruptos e canalizados.

Alon Feldman, Shai Kendler, Yaniv Edery, Barak Fishbain2026-10-15
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Investigation of the Performance of Machine Learning Algorithms of Casson-Micropolar Nano Particles Around a Cylindrical Shape: ANN and PINN

Este estudo investiga o desempenho de Redes Neurais Artificiais (ANN) e Redes Neurais Informadas pela Física (PINN) na resolução do modelo matemático não linear de escoamento de fluido Micropolar-Casson em torno de um cilindro poroso com diversos efeitos térmicos e químicos, demonstrando que estas abordagens de aprendizado de máquina produzem resultados precisos, estáveis e convergentes comparáveis ao método numérico convencional BVP4c.

Safeer Muhammad, Masood Khan, Syed Modassir Hussain2026-10-15
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Physics-Informed Multimodal Learning for Wheel-Force Prediction and Grip Utilization Optimization Using Image Detection and Chassis Sensors in Electric Vehicles

Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado multimodal leve e informada pela física que funde imagens da superfície da estrada com dados de sensores do chassi para prever com precisão as forças dos pneus em cada roda e otimizar a utilização da aderência em veículos elétricos, reduzindo significamente os erros de estimativa e as taxas de violação de fricção em comparação com métodos convencionais, ao mesmo tempo em que garante a capacidade de implementação em tempo real.

Timileyin Akande2026-10-15
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Distributed Generalized Predictive Control with hierarchical structure based on an adaptive mechanism layer

Este artigo propõe um novo framework de controle preditivo baseado em modelo distribuído e hierárquico que integra um esquema de controle preditivo generalizado distribuído com um mecanismo adaptativo de teoria dos jogos dinâmicos não cooperativos para selecionar dinamicamente estratégias de controle ótimas para subsistemas acoplados, aumentando assim o desempenho, a robustez e a adaptabilidade sob variadas condições operacionais, conforme demonstrado em um sistema de referência de quatro tanques.

Mohsen Erfani Hajipour, Heydar Toossian Shandiz2026-10-15
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A large open multi-source soil compaction corpus and pretrained tabular estimators from index properties

Este artigo apresenta um grande corpus aberto e de múltiplas fontes de 4.878 testes de compactação de solo e demonstra que modelos tabulares pré-treinados podem prever com precisão a densidade seca máxima e o teor de umidade ótimo a partir de propriedades de índice, estabelecendo um novo benchmark para a pesquisa de aprendizado de máquina geotécnica.

Sompote Youwai, Chana Phutthananon, Warat Kongkitkul2026-10-15
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Low-tech fabrication and mechanical characterization of engineered bamboo beams from Nepalese species.

Este estudo demonstra que métodos de fabricação manuais e de baixa tecnologia utilizando *Bambusa nutans* subsp. *cupulata* e adesivo PVA podem produzir vigas de bambu engenheiradas com propriedades mecânicas comparáveis à madeira convencional, proporcionando uma solução escalável para PMEs e dados essenciais para o novo manual de design de bambu do Nepal.

Rabin Chaulagain, Prem Nath Maskey2026-10-15
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Waveform Identity and Reproducible Source-Grouped Evaluation of Seismic Phase Pickers

Este artigo apresenta uma metodologia de avaliação executável que garante comparações reproduzíveis e rastreáveis de seletores de fases sísmicas ao vincular rigorosamente identidades de formas de onda, divisões de dados agrupadas por fonte e proveniência de modelos, demonstrando que, embora uma abordagem de empilhamento temporal melhore a detecção de chegadas compressionais, a principal contribuição do estudo reside no estabelecimento de um framework verificável de linhagem de dados e avaliação, em vez de introduzir um novo algoritmo.

Rahmat Catur Wibowo¹, Razki Alfatah Khairu Mahli, Karyanto Karyanto, Hendra Amijaya, Aristoteles Aristoteles, Maman Herm (…)2026-10-15
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CRR-TMPC: Certificate-Triggered Reset and Reacquisition for Tube MPC under Abrupt Actuation-Effectiveness Changes

Este artigo introduz o Certificate-Triggered Reset and Reacquisition Tube MPC (CRR-TMPC), um protocolo que detecta mudanças abruptas na eficácia da atuação ao rejeitar certificados locais inválidos e resetar para um envelope global, reduzindo significativamente as violações de restrições e a exposição a conjuntos de incerteza obsoletos em comparação com métodos de adaptação padrão, enquanto mantém a segurança.

Dhayaa Khudher2026-10-15
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Branch-Aware Selective Similarity Registration of Multi-Resolution Rock Tomograms

Este artigo propõe um framework livre de treinamento para o registro de tomogramas de rocha de múltiplas resoluções que integra a estimativa de similaridade global com um mecanismo de abstenção explícito para lidar robustamente com mudanças de aparência, sobreposições parciais e ambiguidades estruturais sem exigir alinhamento inicial ou intensidades idênticas.

Xingyu Zhu Zhu, Yuzhu Wang2026-10-15